百度大数据开放日

A. 大数据还有不少潜能

大数据还有不少潜能

近两年来，大数据被公众广泛讨论，甚至成为不少商家宣传营销的卖点。毋庸置疑，智能设备的发展和普及，使海量的数据采集成为可能。但大数据并不是单纯的“数据大”，它更蕴含着一种计算和思维方式的转变，想要发挥出大数据的洞察力，还面临着采集、管理、分析数据的挑战。这些障碍如何破除？大数据在未来将如何应用，能否创造出更大的价值？这些问题值得我们在大数据热中，做出冷静判断。

4月26日，清华大学成立“清华—青岛数据科学研究院”，同时召开大数据时代高端论坛。就在此前两天，网络在第四届技术开放日上，正式宣布对外开放大数据引擎，提供大数据存储、分析及挖掘的技术能力。大数据被学界纳入研究范畴，商家开放引擎，这是否意味着大数据应用进入了一个新阶段？

传统统计方法追求精确，大数据只预测宏观趋势

本是技术概念的大数据，如今越来越像一种营销手段。从汽车、化妆品到体育，在营销人员口中，似乎所有行业都可以借助大数据，精确定位、找到消费者，预测趋势、赢得未来。

中国人民大学新闻学院教授喻国明认为，目前从国内的情况看，真正运用大数据分析成功的案例其实不多，很多公司都是将大数据作为一个营销噱头，所做的分析也主要是基于传统的数据分析方法。

事实上，对于数据多大能称之为“大数据”，业界并没有统一的认识，通常认为100TB(太字节)是大数据的门槛。简而言之，传统方法无法处理的数据即为大数据。

大数据的产生得益于移动互联网以及智能手机、各种智能穿戴产品的发展，人们行为、位置，甚至身体的生理特征等数据都可以便捷地被记录，这使海量数据采集成为可能。事实上，目前数据采集量正呈现快速的增长趋势。一家国际数据统计机构最新预测指出，2020年，全世界产生的数据量有望达到40ZB(泽字节，1泽字节等于10亿太字节)。

但大数据不能单纯理解为数据大。大数据研究专家、北京航空航天大学校长怀进鹏表示，大数据具有“规模大、变化快、种类杂、价值密度低”四个特征，是对传统计算和思维方式的一种挑战。

首先，因为几乎每个数据点都可以采集，全面数据代替了抽样、片面、局部的数据。“拿炒菜打比方，传统的抽样，我们需要在开始和中间时候‘尝一尝’，‘尝一尝’就是抽样数据，但在大数据时代，随机抽样的方式可能就失效了。”怀进鹏说。

怀进鹏认为，因为抽样分析时数据测量能力有限，统计追求的是精确，希望用最少数据获得最多的信息。而大数据比较杂乱，完整的精确不存在，也不再是追求的绝对目标，大数据只需对宏观趋势给出快速预测。

另一个改变是，从关注因果转向数据之间关联。在大数据时代，“数据背后的原因不再重要，人们只需要知道数据之间有统计相关性就行。仅需知其然，无需知其所以然。”怀进鹏说。

在大数据的支持者看来，数据已经能够自己说话，传统的科学统计模型已经过时，理论也可能被终结。

大数据营销大多是噱头，一些机构甚至无法收集海量数据

被誉为开大数据系统研究先河之作的《大数据时代》作者指出，大数据是社会的一种新型能力：以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。

大数据蕴含的发现事实、挖掘价值、预测未来的洞察力，也是各色大数据营销的理论出发点。实际上，大数据洞察力确实在公共卫生、交通运输等行业开始发挥。

中国疾病预防控制中心副主任、中科院院士高福也认同大数据在公共卫生预防控制上的作用。他说，通过大数据，可以在流感到来之前为人们提供一些解释性信息，为流感的预防提供缓冲时间。

同样，在智能交通时代，海量车辆信息没法通过传统方式分析，但借助大数据，则可能提前预测未来的车流量、行进路线等信息，从而为改善城市交通状况提出优化方案。

然而，“自己能够讲话的大数据”，是否真如营销人员畅想得那么美好？

分析人士指出，数据存储和搬运虽然越来越便利，但目前大数据应用面临着数据收集，管理、分析海量数据并创造价值的挑战。

“如果将数据比作书，书增多后，首先要找到储存大数据的‘大图书馆’，下一步则要解决数据查询问题，没有好的查询引擎，书找不到，数据也就很难利用。”网络大数据总监李钢江说。而现实是，大部分机构和企业都没有海量数据收集存储以及分析管理的能力。

业内人士指出，大数据在一些领域的营销还只是噱头，先不论大数据分析结果是否有效，有些行业连基本的大数据采集和管理条件还不具备，更谈不上精确定位和预测。

网络高级副总裁王劲也表示，传统的数据库没有管理大数据的能力，传统行业如何进入大数据时代，利用大数据价值，是摆在很多行业面前的新课题。

提升计算能力和降低云存储成本，将有利于大数据技术变革

网络首席执行官李彦宏认为，随着计算能力的提升和云存储等技术产品成本的不断降低，大数据走到了技术变革的临界点。不久前，网络就推出了“网络大数据引擎”，网络希望借助该工具，对大数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理，并通过深度学习技术和数据建模技术，使数据具有“智能”的技术能力，服务传统行业。

据了解，网络大数据引擎包括开放云、数据工厂、网络大脑三大组件。其中，开放云解决的是数据存储和计算问题；“数据工厂”则对行业数据进行规范化处理，提供数据管理和分析；而“网络大脑”则让机器和人脑一样思考，分析处理数据。

不过，分析人士指出，虽然各方面为挖掘大数据开发了很多工具，但大数据的成熟应用还有很长一段时间。首先，数据杂乱，价值密度低，如何有效的收集数据信息仍没有成熟的方案。同时，数据的规模并不能决定一切，不论是那种数据分析方式，都可能存在统计上的缺陷，不能说数据更大、更新、更快就没有问题。

英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙表示，大数据作为一种新的数据形态和实践，它将丰富数据应用方法，却不能取代传统统计分析方法，更不能神化大数据。

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B. 阿里，腾讯和百度的互联网大数据应用有何不同

阿里，腾讯和网络的互联网大数据应用有何不同

网络、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

BAT的互联网大数据应用有何不同

从数据类型看，腾讯数据最为全面，这与其互联网业务全面相关，其最为突出的是社交数据和游戏数据，其中：社交数据最为核心的是关系链数据、用户间的互动数据、用户产生的文字、图片和视频内容；游戏数据主要包括大型网游数据、网页游戏数据和手机游戏数据，游戏数据中最为核心的是游戏的活跃行为数据和付费行为数据，腾讯的数据最大的特点是基于社交的各种用户行为和娱乐数据。阿里最为突出的是电商数据，尤其是用户在淘宝和天猫上的商品浏览、搜索、点击、收藏和购买等数据，其数据最大特点是从浏览到支付形成的用户漏斗式转化数据。网络的数据以用户搜索的关键词、爬虫抓取的网页、图片和视频数据为主，网络的数据特点是通过搜索关键词更直接反映用户兴趣和需求，网络的数据以非结构化数据更多。
网络、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景
网络、阿里巴巴和腾讯的数据应用场景都有共同的体系，该体系一共分为七层，代表了企业不同层面的数据价值应用场景，形成了企业运营的数据价值金字塔：
（1）数据基础平台层。金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果，这一层的技术目标是实现数据的有效存储、计算和质量管理；业务目标是把企业的所有用户（客户）数据用唯一的ID串起来，包括用户（客户）的画像（如性别、年龄等）、行为以及兴趣爱好等，以达到全面的了解用户（客户）的目的；
（2）业务运营监控层。这一层首要的是搭建业务运营的关键数据体系，在此基础上通过智能化模型开发出来的数据产品，监控关键数据的异动，通过各种分析模型等可以快速定位数据异动的原因，辅助运营决策；
（3）用户/客户体验优化层。这一层主要是通过数据来监控和优化用户/客户的体验问题。这里面既运用了结构化的数据来监控，也运用非结构化的数据（如文本）来监控体验的问题。前者更多的是应用各种用户（客户）体验监测的模型或者工具来实现，后者更多的是通过监测微博、论坛和企业内部的客户反馈系统的文本来发现负面的口碑，以及时的优化产品或服务；
（4）精细化运营和营销层。这一层主要通过数据驱动业务精细化运营和营销。主要可以分为四方面：第一，构建基于用户的数据提取和运营工具，以方便运营和营销人员通过人群定向把客户提取出来，从而对客户进行营销或运营活动；第二方面，通过数据挖掘的手段提升客户对活动的响应；第三，通过数据挖掘的手段进行客户生命周期管理；第四，主要是用个性化推荐算法基于用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，以实现推广资源效率和效果最大化，如淘宝商品的个性化推荐；
（5）数据对外服务和市场传播层面。数据对外服务一般为服务该互联网企业的客户或用户，如网络通过提供网络舆情、网络代言人、网络指数等服务其广告主客户；淘宝通过数据魔方、淘宝情报和在云端等产品服务其客户；腾讯通过腾讯分析和腾讯云分析等服务其开放商客户。在市场传播层面，主要通过有趣的数据信息图谱和数据可视化产品来实现（如淘宝指数、网络指数、网络春节迁徙地图）。
（6）经营分析层面。主要通过分析师对大数据进行统计，形成经验分析周报、月报和季度报告等，对用户经营情况和收入完成等情况进行分析，发现问题，优化经营策略。
（7）战略分析层面。这方面既要结合内部的大数据形成决策层的数据视图，也要结合外部数据尤其是各种竞争情报监控数据、国外趋势研究数据来辅助决策层进行战略分析。
虽然网络、阿里巴巴和腾讯在企业运营的数据价值的应用体系上有共同的特点，但由于企业的商业模式以及数据资产不同，他们在整体的大数据发展策略也有显著的不同。
网络大数据策略
网络大数据最重要的是来源是通过爬虫搜集的100多个国家的近万亿网页数据，数据量是在EB级的规模。网络的数据非常多样化，其收集的数据既有为非结构化的或者半结构化的数据，包括网页数据、视频和图片等数据，也有结构化的数据，如用户的点击行为数据，广告客户的付费行为数据等。
网络大数据主要服务三类人群：一类是互联网网民，通过大数据和自然语言处理技术让网民的搜索更加准确；第二类是广告主，通过大数据让广告主的广告和搜索关键词的匹配度更高，或者和网民正在看的网页内容匹配度更高；第三类是，也是在重点推进的网络大数据引擎，重点是服务传统行业拥有一定规模数据的企业。
网络大数据引擎代表了互联网企业数据服务能力开放和合作的趋势，网络大数据引擎由以下三方面构成：
开放云：网络的大规模分布式计算和超大规模存储云，开放云大数据开放的是基础设施和硬件能力。过去的网络云主要面向开发者，大数据引擎的开放云则是面向有大数据存储和处理需求的“大开发者”。据网络相关人员称，网络开放云还拥有CPU利用率高、弹性高、成本低等特点。网络是全球首家大规模商用ARM服务器的公司，而ARM架构的特征是能耗小和存储密度大，同时网络还是首家将GPU（图形处理器）应用在机器学习领域的公司，实现了能耗节省的目的。
数据工厂：数据工厂为网络将海量数据组织起来的软件能力，与数据库软件的作用类似，不同的是数据工厂是被用作处理TB级甚至更大的数据。网络数据工厂支持超大规模异构数据查询，支持SQL-like以及更复杂的查询语句，支持各种查询业务场景。同时网络数据工厂还将承载对于TB级别大表的并发查询和扫描，大查询、低并发时每秒可达百GB。
网络大脑：网络大脑将网络此前在人工智能方面的能力开放出来，主要是大规模机器学习能力和深度学习能力。此前它们被应用在语音、图像、文本识别，以及自然语言和语义理解方面，并通过网络Inside等平台开放给了智能硬件。现在这些能力将被用来对大数据进行智能化的分析、学习、处理、利用，并对外开放。
网络将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一种来使用，例如数据存放在自己的云，但要运用网络大脑的一些智能算法或者数据存放在网络云，自己写算法。
网络大数据引擎的作用
我们可以从两方面来具体看网络大数据引擎的作用：
（1）对于 *** 机构：如交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，如果这些数据与网络的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用网络大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划和运力管理；卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，如果和网络的搜索记录及全网数据结合，便可进行流感预测、疫苗接种指导。
（2）对于企业：很多企业也拥有海量大数据，不过很多企业的大数据处理和挖掘能力比较弱，如果应用网络大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。如在2014年4月的网络技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用网络的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。
阿里巴巴大数据策略
阿里巴巴大数据整体发展方向是以激活生产力为目的的DT(data technology，数据技术驱动)数据时代发展。阿里巴巴大数据未来将由“基于云计算的数据开放+大数据工具化应用”组成：
（1）基于云计算的数据开放。云计算使中小企业可以在阿里云上获得数据存储、数据处理服务，也可以构建自己的数据应用。云计算是数据开放的基础，云计算可以为全球的数据开发者提供数据工作平台，阿里分布式的存储平台和在这个平台上的算法工具，可以更好的为数据开发者所用；同时，阿里巴巴还需要做好数据的脱敏，把数据的商业定义，每个标签打得足够清晰，能够让全球的数据开发者在阿里巴巴平台展开数据思维，让数据为 *** 所用、消费者所用以及行业所用。阿里的大数据开放之后，线上线下的数据能够串联起来，所有人都是数据提供方，也是数据的使用者。
（2）在大数据应用上，马云已经在整个数据应用上确定了两个方针：
第一个方针：从IT到DT（数据技术），DT就是点燃整个数据和激发整个数据的力量，被管理所用，被社会所用，被销售所用，为制造业所用，为消费者信用所用。前文已经分析道，阿里巴巴的数据资产是以电商为主，其中，淘宝和天猫每天会产生丰富多样的数据，阿里巴巴已经沉淀了包括交易、金融、生活服务等多种类型的数据。这些数据能够帮助阿里巴巴进行数据化运营（如下图）。
另外一个其最为重要的应用是金融领域——小微金融。在小微金融企业融资领域。由于银行无法掌握小微企业真实的经营数据，不仅导致很多企业无法拿到贷款，还因为数据类型的不足导致整个判断流程过长，阿里已经通过其电商数据中的交易、信用、SNS等多种数据来决定是否可以发放贷款以及放贷的额度。
第二个方针：让阿里巴巴的数据、让阿里巴巴的工具能够成为中国商业的基础设施。阿里巴巴已经开始在转型，阿里将由自己直接面对消费者变成支持网商面对消费者，阿里会根据其已有的运营和数据经验，开发更多的工具，帮助网商成长，让网商们更懂得用最好的工具、服务去服务好消费者。正如马云所言“我相信没有一个网商不希望拥有自己的客户，没有一个网商不希望知道客户对自己的体验到底好还是坏，如何持久的拥有这些客户，我们觉得一个国家的经济，应该让给企业家群体去做，我们觉得淘宝网商未来的经济，是应该留给网商们去决定，而不是我们去做决定”。
腾讯大数据策略
腾讯的大数据目前更多的是为腾讯企业内部运营服务，相对于阿里和网络，数据开放程度并不高。因此，对于腾讯我们主要重点介绍腾讯大数据在服务企业内部的应用场景和服务。
腾讯90%以上的数据已经实现集中化管理，数据集中在数据平台部，有超过100多个产品的数据已经集中管理起来，而且是集中存储在腾讯自研数据仓库（TDW）。腾讯大数据从数据应用的不同环节可以分为四个层面，包括数据分析、数据挖掘、数据管理和数据可视化：
（1）数据分析层有四个产品：自助分析、用户画像、实时多维度分析和异动智能定位工具。自助分析可以帮助非技术人员通过简单的条件配置实现数据的统计和展示功能；用户画像则是对某一群用户或者某一业务的用户实现自动化的人群画像；实时多维度分析工具则是可以对某一指标可以实现实时的多个维度的切分，方便分析人员从不同角度对某一指标进行多维度分析；异动智能定位工具则实现数据异动问题的智能化定位。
（2）数据挖掘层面的产品应用有：精准广告系统、用户个性化推荐引擎和客户生命周期管理。精准广告系统如广点通，是基于腾讯大社交平台的海量数据为基础，通过精准推荐算法，以智能定向推广位导向实现广告精准投放；用户个性化推荐引擎根据每位用户的兴趣和喜好，通过个性化推荐算法（协同过滤、基于内容推荐、图算法、贝叶斯等），实现产品的个性化推荐需求；客户生命周期管理系统，则是基于大数据，根据用户/客户的所处的不同生命周期进行数据挖掘，建立预测、预警和用户特征模型，以根据用户/客户所处的不同生命周期特点进行精细化运营和营销。
（3）在数据管理层面则有：TDW（腾讯数据仓库）、TDBank（数据银行）、元数据管理平台和任务调度系统和数据监控。这一层面主要是实现数据的高效集中存储、数据的业务指标定义管理、数据质量管理、计算任务的及时调度和计算以及数据问题的监控和告警。
（4）在数据可视化层面有：自助报表工具、腾讯罗盘、腾讯分析和腾讯云分析等工具。自助报表工具可以自助化的实现结构相对简单和逻辑相对简单的报表。腾讯罗盘分为内部版和外部版，内部版则是服务于腾讯内部用户（产品经理、运营人员和技术人员等）的高效报表工具，外部版则是服务于腾讯合作伙伴如开发商的报表工具。腾讯分析是网站分析工具，帮助网站主进行网站的全方位分析。腾讯云分析则是帮助应用开发商决策和运营优化的分析工具。
总的来看，网络、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据，三大互联网巨头的数据都用来优化自己业务的运营效果，从这个层面看，其数据价值应用场景比较类似。但由于其业务和商业模式的不同决定了三者数据资产的不同，也决定了三者未来大数据策略的不同，尤其是基于大数据的开放和合作角度看，网络和阿里巴巴相对更加开放。对于重视大数据开放和合作的互联网企业，他们最为期待的是借着大数据开放的策略，与更多的传统行业交换更多的数据，从而更好的丰富其在线下数据，形成线上和线下数据的协同，从中拓展新的商业模式，如智能硬件和大数据健康。

bat的互联网大数据应用有何不同

这个得从BAT各自的基因来分析。网络主要是以搜索产品，所以大数据对于网络来说主要用于搜索方面，使搜索更加的精准和匹配；阿里巴巴以电子商务为主，所以大数据对于阿里巴巴来说会主要用户商品方面；腾讯主要是社交，所以大数据对于腾讯来说可能更多的应用于社会网络分析。大数据的主要用途为预测，所以BAT对于大数据的共同点都是为了通过对用户的分析，进行更加准确的服务和营销。

看网络，阿里与腾讯是如何利用互联网大数据应用

阿里有数据魔方，为卖家提供收费服务。

网络里，“互联网”和“所有空间”有何不同？

“互联网”
和
“所有空间”
互联网 就是指Inter上所有的信息
对网络来说
主要就是中文信息
所有空间
就是指网络中的所有用户
建了网络空间
（博客+相册+留言板）
显然搜索后者
是不包括网络空间 以外的博客的

如何获取并应用互联网大数据

大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
大数据时代下的精准营销是指通过大数据获取对象的喜好，行为偏好，对不同对象进行不同营销。大数据精准营销的核心可以概括为几大关键词：用户、需求、识别、体验。
亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。
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互联网大数据培训应用前景如何?

不用担心，学好了就会有好的前景。｛变量9｝

大数据和小数据有何不同？

1.大数据重预测，小数据重解释；2.大数据重发现，而小数据重实证；3.大数据重相关，小数据重因果；4.大数据重全体，小数据重抽样；5.大数据重感知，小数据重精确。

企业数据中心和互联网数据中心有何不同

DCCI互联网数据中心（DCCI DATA CENTER OF CHINA INTERNET，简称DCCI），互联网监测研究权威机构&数据平台，互动营销之测量、分析、优化服务提供者。以Panel软件、代码嵌入、海量数据挖掘、语义信息处理等多种领先技术手段为基础，进行网站、用...

互联网数据中心：是idc 他是主要存放网络数据的（网站+数据+下载站点等）囊括比较广泛，任何的正规企业或者是中小型站长都是可以进行选择的。
企业数据中心：它的更加具有针对性，它可以隶属于互联网数据中心的一部分的。

C. “大数据”将我们与未来拉近

“大数据”将我们与未来拉近

目前，各行各业均在大数据浪潮中争夺产业高地，但大数据究竟如何融入公司的商业模式，如何在政策有利的条件下累积企业的数据资产并再利用，这些落地概念还处于模糊之中。本届大会围绕互联网金融、智能硬件、众创众筹、O2O等时下热点，探讨大数据的大未来。

苏州工业园区科技局局长许文清表示：苏州工业园区为大数据创业大军营造了一个良好的氛围，一直与北上广深保持紧密联系。近年来，国家政府对大数据产业的看好与扶持，让企业深信大数据价值，并在企业大数据的累积与应用上不遗余力。

作为见证了无数创业传奇的北京中关村创业大街，中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋在演讲中明确肯定了大数据在传统行业和创新科技企业中的重要性。文化产业投资基金总裁陈杭在专业领域下浅析了大数据时代下的文化产业投资，着眼文化产业传媒的新趋势。中国文化产业投资基金投资了最近的电影黑马《夏洛特烦恼》的创作团队“开心麻花”、电影票务平台“微影时代”、著名新媒体“罗辑思维”，陈杭表示，大数据时代的到来，带来了文化产业的快速数字化和商业模式变革，选择聚合数据，是基于其大数据分析和服务的能力，能够在文化产业的内容选择和制作模式上给予指导性方向和思考。

大会聚集了来自网络、腾讯、阿里巴巴的大数据专家，共同见证了国内大数据的蓬勃发展和对大数据未来的规划蓝图。网络大数据专家李化东说，随着行业的发展和成熟，大数据从概念到进入应用落地必须掌握机遇。网络自身以大数据作为一种商业新能源，面向不同行业提出针对性解决方案，实时、深度洞察营销、资源整合、服务等问题。阿里云作为第三方存储平台，让数据可视化，阿里巴巴大数据专家王峰表示在数据保护的基础上让数据真正服务于公司业务，并提供数据担保，安全地让有能力的人来加工数据。腾讯一直是国内社交平台的领航者，腾讯大数据专家周星认为大数据让社交平台连接营销和人，创新广告模式，释放数据力量。

由于O2O拥有清晰的盈利模式，所以当前O2O产业一直蓬勃发展。e袋洗CEO陆文勇说，这个时代相信专注的力量要彻底颠覆，而不是优化。移动互联网拥有“最不靠谱”的价值观，瞬息万变的创业方向只将机会留给有准备的人。多盟联合创始人王鹏云将数据作为广告业务的核心进行算法与创意优化，这才是移动广告与大数据当今最紧密的联系。

大会中，还有智能硬件的创新创想、企业大数据业务与安全、大数据生态系统和变现模式等讨论，真格基金合伙人李剑威在圆桌讨论上提问，构建智能硬件的生态系统是否要从最实际的变现和数据安全开始考虑，用互联网思维做智能硬件还是用大数据赚智能硬件毛利。CSDN创始人蒋涛也认为，无论是互联网行业还是传统产业，必须慎重考虑大数据的应用，避免错误理解。

本届大会的主题是“未来已来”，既展望了大数据的未来，又表达出大数据将我们与未来拉近的现实。不论是传统产业还是新兴产业，每一种产业都能够从大数据中获益，谁能够发现数据和内容在这个时代的核心价值和相关性，率先与互联网融合成功，就能够抢占先机，成为技术改革的标志。

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D. 了解下数据的平台都有哪些呢谢了

现在的数据平台有很多的，基本上每一个互联网金融公司，都有自己的数据平台。

E. 大数据引擎的涉及领域

网络将基础设施能力、软件系统能力以及智能算法技术打包在一起，通过大数据引擎开放出来之后，拥有大数据的行业可以将自己的数据接入到这个引擎进行处理。同时，一些企业在没有大数据的情况下，还可以使用网络的数据以及大数据成果。
从架构来看，企业或组织也可以只选择三件套中的一样使用，例如数据存放在自己的云，但要运用网络大脑的一些智能算法应该也是支持的。举几个例子可能你更加清楚网络大数据引擎究竟是什么。
许多政府部门拥有海量大数据——大数据经典之作《大数据》也是在讲美国政府的大数据。但政府部门几乎都没有大数据处理和挖掘技术。交通部门有车联网、物联网、路网监控、船联网、码头车站监控等地方的大数据，卫生部门拥有流感法定报告数据、全国流感样病例哨点监测和病原学监测数据，公安部门有大量的视频监控数据。如果这些数据与网络的搜索记录、全网数据、LBS数据结合，在利用网络大数据引擎的大数据能力，则可以实现智能路径规划、运力管理、流感预测、疫苗接种指导、安防追逃等等。
许多企业也拥有海量大数据——通信、金融、物流、制造、农业等行业。不过，它们几乎都没有大数据能力，坐拥海量数据却一筹莫展。这时候如果能够应用网络大数据引擎，则可以对海量数据进行可靠低成本的存储，进行智能化的由浅入深的价值挖掘。在网络技术开放日上，中国平安便介绍了如何利用网络的大数据能力加强消费者理解和预测，细分客户群制定个性化产品和营销方案。
可以看出，大数据引擎的输入实际上是网络拥有的大数据以及行业已有的大数据，而输出则是各种行业应用成果，也就是大数据的“价值”。